1. Анализ данных. Введение в python | Технострим |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2017-03-26 22:02 Курс «Введение в анализ данных» от Техносферы Mail.ru Group. Цель курса — познакомить слушателей со сферой анализа данных, основными инструментами, задачами и методами, с которыми сталкивается исследователь данных в работе. Несколько материалов вам в помощь: — 18 полезных библиотек для анализа данных в Python: https://tproger.ru/digest/python-data-library/ — Алгоритмы интеллектуального анализа данных: https://tproger.ru/translations/top-10-data-mining-algorithms/ В этом курсе: 1. Введение в python. 2. Advanced Python. 3. Библиотеки Python. 4. Визуализация, анализ датасета. EDA. 5. R и библиотеки. 6. Введение в статистику. 7. Статистическое оценивание. 8. Параметрические статистические тесты. 9. Непараметрические тесты. 10. Множественная проверка гипотез. Остальные уроки: https://vk.cc/5gc3YP @tproger Источник: vk.com Комментарии: |
|